AI 활용 ‘조기경보모형’ 개발

금융위기·레고랜드 사태 등 학습
월별 데이터 사용해 예측력 높여

한국은행이 인공지능(AI)을 활용해 경제위기 가능성을 예측하는 ‘조기경보모형’을 만들었다. AI가 예측한 결과값에 따르면 앞으로 6개월 안에 급격한 위기가 발생할 확률은 낮다.

한은은 AI와 머신러닝에 기반한 조기경보모형을 개발했다고 24일 밝혔다. 이 모형은 국내총생산(GDP) 대비 기업·가계부채 비율, 단기외채 비율, 주택매매가격지수, ‘공포지수’로 불리는 시카고옵션거래소(CBOE) 변동성지수(VIX), 원달러 환율 등을 종합적으로 분석해 결론을 도출한다. 1997년 1월부터 2023년 6월까지 국내에서 발생한 금융·외환위기 및 시장 불안 상황을 학습해 예측 정확성을 높였다.

실제로 과거 경제위기에 해당 모형을 적용해 보니 평소 0.1 이하로 낮았던 경보 지수는 위기 발생 직전 치솟았다. 2008년 글로벌 금융위기 때 경보 지수가 0.7, 2020년 코로나19 팬데믹 때 0.49, 2022년 레고랜드 사태 때 0.51로 각각 높았다.

한은이 올해 3월까지의 데이터를 입력한 결과 6개월 내 위기 발생 경보 지수는 0.03이었다. 한은은 “수치대로라면 당장 위기가 발생할 가능성은 높지 않다”고 내다봤다.

영국 중앙은행인 영란은행도 지난해 AI를 활용해 금융 위기를 조기 경보하는 시스템을 개발했다. 그러나 영란은행 모델은 연간 데이터를 기반으로 예측해 미래에 위기가 발생할 가능성을 계산하지는 못한다. 반면 한은 모델은 월별 데이터를 사용해 예측력을 키웠다는 설명이다. 예측력을 평가하는 지표값이 1에 가까울수록 정확한 모형으로 인정받는데 한은의 이번 모형의 예측값은 0.95로 상당히 높다는 평가다.

한계도 있다. 한은 조기경보모형을 통해 위기 발생 가능성을 파악할 수는 있지만, 어떤 요인 때문에 위기 발생 가능성이 높아졌는지는 찾아낼 수 없다. 은행권 데이터만 반영하고 보험이나 증권, 새마을금고 등 비은행권 데이터를 빠뜨린 점도 미흡하다는 지적이다. 한은은 비금융 데이터도 포함하는 방식으로 모형을 업그레이드할 예정이다.